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Federalismo in Toscana
A partire da metà degli anni Ottanta si è assistito ad un gra- duale processo di riforma nell’attribuzione delle fonti di entrata tra i diversi livelli di governo. In particolare, dopo una prima fase di decentramento di competenze e di risorse avviata con il cd. Federalismo fi scale (legge delega 42 del 2009), il legislatore si è indirizzato, in tempi più recenti, verso il percorso opposto e quindi verso una ricentralizzazione di alcune fonti di entrata.
Tale circostanza è da attribuire principalmente alla crisi fi nan- ziaria che ha colpito l’economia mondiale a partire dal 2008, ma anche al diffondersi di una visione delle amministrazioni locali come centri di ineffi cienza e di corruzione. È evidente però che, se da un lato vengono poste regole che privilegiano un sistema di fi nanza derivata, dall’altro il tema dell’autonomia fi nanzia- ria degli enti locali acquista necessariamente una maggiore rilevanza in una fase di continui ripensamenti normativi che riguardano sia il contributo degli enti alle manovre di fi nanza pubblica che il riassetto di specifi che fonti di entrata, prima tra tutti quella sul patrimonio immobiliare.
Uno degli aspetti da tenere in considerazione nell’analisi delle politiche fi scali riguarda i comportamenti imitativi tra enti vici- ni. La letteratura sulla fi nanza locale, infatti, chiarisce come le scelte in merito al livello e alla composizione di entrate e spese di un ente siano determinate sia dalle caratteristiche politiche, economiche e demografi che dell’ente stesso, che da meccanismi di interazione strategica tra governi locali. In linea generale, infatti, i modelli empirici che utilizzano misure spaziali spie- gano le decisioni di policy di una determinata giurisdizione in funzione di preferenze (di contribuenti, consumatori o elettori), necessità di spesa, risorse e scelte politiche degli enti limitrofi .
In questo lavoro si prendono a riferimento le politiche fi sca- li adottate nel 2014 dai Comuni italiani in termini di IMU e TASI con l’obiettivo di individuarne, attraverso un modello eco- nometrico, le determinanti. La scelta di analizzare l’imposta sul patrimonio immobiliare deriva dal fatto che, relativamente alle amministrazioni comunali, la letteratura ha individuato in
questo tributo quello che meglio risponde al bisogno di fi nan- ziare la spesa di questi enti.
La politica fi scale di ciascun ente viene misurata sulla base dell’extragettito riscosso sul patrimonio immobiliare in relazio- ne alle entrate tributarie. Tale variabile, che misura la per- centuale delle entrate municipali dell’ente determinata dalla politica fi scale sull’imposta patrimoniale, presenta una distri- buzione spaziale ben delineata, con aree territoriali omogenee in cui gli enti vicini tendono ad assumere comportamenti simili tra loro. Infatti l’indice di Moran I, che misura l’autocorrelazio- ne spaziale con un range che varia tra -1 e 1, assume il valore di 0,25 se calcolato su tutti i comuni italiani. In altre parole esiste una correlazione positiva nelle politiche fi scali degli enti limitrofi che pertanto assumo comportamenti simili tra loro (carta Italia).
Per quanto riguarda le possibili determinanti delle politiche fi - scali, è stato preso in considerazione un set di variabili classifi cate in quattro gruppi: le variabili che riguardato il bilancio dell’ente, le variabili sulla base imponibile, quelle sul contesto territoriale, economico e demografi co e infi ne quelle di carattere politico.
Infi ne per quanto riguarda il modello utilizzato, avendo veri- fi cato una relazione spaziale nel fenomeno oggetto di studio, la scelta è ricaduta su un modello spatial lag che presuppone che le politiche fi scali dei singoli enti siano determinate sulla base sia delle esplicative (di bilancio, della base imponibile, di contesto e politiche) che in relazione alle scelte fi scali nei comuni contigui (fenomeno del cd. tax mimicking). Per quanto riguarda, invece, la matrice spaziale che defi nisce gli enti limitrofi tra loro, general- mente viene utilizzata una matrice di contiguità i cui elementi assumono il valore 1 se due unità territoriali condividono un con- fi ne in comune e 0 altrimenti. In realtà possono essere utilizzate molte altre specifi cazioni della matrice, tra le quali la matrice di contiguità di ordine maggiore di 1, la matrice dei K enti più vicini oppure matrici di distanza (o inverso della distanza). General- mente la matrice dei pesi è standardizzata per riga in modo che gli elementi di ciascuna riga sommino a 1. La scelta della matrice spaziale, infi ne, dovrebbe essere basata sul criterio goodness-of- fi t, (ad esempio log-verosimiglianza) e pertanto se un modello spaziale viene stimato sulla base di differenti matrici spaziali, sarebbe opportuno considerare la matrice associata al massimo valore della funzione di log-verosimiglianza. Nel nostro caso, con riferimento alle politiche fi scali degli enti, questo criterio ha in- dividuato due matrici che meglio si adattano al fenomeno consi- derato: la matrice di contiguità del secondo ordine (2ORD) e la matrice degli 8 enti più vicini (NN8).
I risultati del modello di regressione di tipo spatial lag con- fermano in primo luogo proprio la relazione spaziale delle scelte fi scali dei Comuni poiché il termine ρ, che rappresenta appunto la misura di tale legame, è positivo e signifi cativo. Tale risultato conferma, tra l’altro, quanto verifi cato anche da altri autori in altri contesti non solo europei. In particolare, il coeffi ciente di autocorrelazione spaziale è pari a 0,36, se si considera la strut- tura spaziale NN8, o addirittura a 0,46 con la matrice 2ORD.
Pertanto esiste una interdipendenza orizzontale positiva nelle politiche fi scali dei comuni italiani tale che ogni punto percen- tuale di aumento del gettito extrastandard (espresso rispetto alle entrate tributarie) medio nei comuni limitrofi ad i può ge- nerare, ceteris paribus, un incremento pari almeno allo 0,36%
del gettito nel comune.
Anche guardando alle variabili esplicative, i risultati del mo- dello confermano in parte quanto già osservato in letteratura. In questo caso, però, data la struttura di correlazione della varia- bile di studio, è necessario interpretare il modello econometrico stimato non osservando direttamente i valori dei parametri di
Le interazioni spaziali nelle politiche fi scali sul patrimonio immobiliare:
una analisi sui comuni italiani
di Chiara Bocci, Claudia Ferretti, Patrizia Lattarulo*
Numer o 3/2017
RAPPORTO TRA GETTITO EXTRA-STANDARD E ENTRATE TRIBUTARIE. 2014
Regioni
<0%
0%-5%
5%-10%
>10%
Dato non disponibile
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Federalismo in Toscana
regressione ma piuttosto calcolando delle misure di impatto di ciascuna variabile esplicativa. Infatti mentre nel modello di re- gressione lineare l’impatto di ciascuna esogena viene determi- nato direttamente dal suo coefficiente di regressione, nei model- li spaziali un qualsiasi cambiamento di una esplicativa in un’a- rea influenzerà la variabile risposta dell’area stessa (impatto diretto) e indirettamente anche quella di tutte le altre aree. Di conseguenza, l’impatto complessivo di ciascuna variabile sarà dato dalla somma delle due componenti.
Guardando quindi agli impatti totali sulla variabile di studio, appare evidente in primo luogo come le esplicative presentino i segni attesi. In particolare, gli enti delle regioni del Sud presen- tano una minore pressione fiscale sul patrimonio immobiliare. Al contrario quelli del Centro-Nord, per i quali è mediamente più elevato il livello di spesa corrente, prevedono un maggior gettito extra-standard che deriva dalla necessità di sostenere le proprie uscite. Occorre comunque notare che, se da un lato il minore in- casso da extragettito nelle regioni meridionali può essere dovuto effettivamente ad una diversa scelta di policy, cui si aggiunge anche il minor valore della base imponibile, dall’altro questo può essere attribuito almeno in parte anche ad una maggiore evasio- ne fiscale, che erode il gettito teorico previsto in queste regioni.
In secondo luogo, ai Comuni che dispongono di più alte risor- se proprie (considerate al netto di IMU e TASI) o di maggiori trasferimenti o, più in generale, di una base imponibile media- mente più cospicua è consentito esercitare una politica fiscale al ribasso. Tuttavia, osservando l’impatto relativo alla aliquota dell’addizionale comunale all’Irpef, si può sottolineare come le politiche fiscale locali sul patrimonio non siano complementari a quelle sul reddito poiché i comuni con un livello elevato di pressione fiscale Irpef applicano anche aliquote elevate sul pa- trimonio immobiliare.
Anche la variabile che discrimina gli enti soggetti al Patto di Stabilità risulta significativa nello spiegare la politica fiscale di un ente. In particolare, i comuni sottoposti al PSI presentano comportamenti diversi rispetto agli esclusi ed infatti la misura dell’impatto complessivo è positiva e ciò implica che in media gli
enti che devono rispondere ai vincoli imposti dalla normativa utilizzano in modo più stringente la leva fiscale.
Il numero di seconde case risulta avere una relazione positiva con le politiche fiscali (e quindi tanto più alto è questo valore e tanto più elevato è l’extragettito) poiché negli enti che presenta- no un alto numero di abitazioni diverse rispetto alla principale il costo della maggiore pressione fiscale viene riversato in gran parte sui cittadini non residenti.
Nei centri con più alti costi di gestione rappresentati da un lato dalle aree urbane con un più alto numero di residenti o pendolari (effetto congestione), e dall’altro dai Comuni più pic- coli con una elevata quota di popolazione anziana o da quelli con una minore superficie urbanizzata, il ricorso a policy di in- cremento dell’extragettito è determinata evidentemente dalle necessità di garantire un maggiore livello di risorse. Infine, guardando alle variabili sul contesto politico si osserva come risultino significative sia la variabile dummy che indica se il sindaco è o meno al suo secondo mandato che la variabile dum- my che indica se il comune considerato si trovava in campagna elettorale. In altre parole, nei Comuni in cui il sindaco è stato eletto due volte consecutive si assiste ad un minor utilizzo de- gli spazi di manovra su IMU e TASI dovuto probabilmente a una migliore programmazione delle politiche di entrata e spesa.
Non solo, in questo caso il sindaco uscente lascia al suo suc- cessore l’onere di intervenire sul livello di pressione fiscale dei propri cittadini. Analogamente, nei comuni che si trovavano in campagna elettorale il minor livello di gettito extra-standard viene evidentemente spiegato dal fatto che gli amministrato- ri si trovano nella condizione di dover mantenere le premesse elettorali fatte precedentemente.
Infine, i risultati riscontrati dall’analisi, e in particolare gli aspetti relativi alla dimensione demografica, possono definire a nostro avviso anche interessanti implicazioni riguardo al pro- cesso di rescaling istituzionale dei Comuni medio-piccoli, con l’o- biettivo di una migliore performance dell’azione amministrativa.
*IRPET
Numer o 3/2017
ImpaTTI dIreTTI, IndIreTTI e ToTalI del modello dI regressIone spaTIal lag con l’uTIlIzzo delle due maTrIcI selezIonaTe
Matrice di contiguità del 2° ordine Matrice degli 8 enti più vicini
Diretto Indiretto ToTale Diretto Indiretto ToTale
Spesa corrente pro capite (x1.000) 4,706 3,874 8,580 *** 4,802 2,613 7,415 ***
entrate nette pro capite (x1.000) -5,597 -4,606 -10,203 *** -5,620 -3,058 -8,678 ***
Trasferimenti pro capite (x1.000) -2,682 -2,207 -4,889 *** -2,755 -1,499 -4,254 ***
Deficitarietà (dummy) -0,052 -0,043 -0,095 -0,107 -0,058 -0,166
PSI (dummy) 1,705 1,403 3,108 *** 1,735 0,944 2,680 ***
alta aliquota add.le Irpef (dummy) 1,465 1,206 2,671 *** 1,525 0,830 2,355 ***
Base imponibile pro capite (x1.000) -0,012 -0,010 -0,022 ** -0,012 -0,007 -0,019 **
Prezzi medi abitazioni (x1.000) -0,803 -0,661 -1,464 *** -0,752 -0,409 -1,161 **
Seconde case pro capite 0,515 0,424 0,938 ** 0,440 0,239 0,679 *
addetti pro capite -1,080 -0,889 -1,969 -1,093 -0,595 -1,688
Dimensione comunale (log) 0,568 0,467 1,035 *** 0,591 0,322 0,913 ***
Densità di popolazione 0,387 0,318 0,705 * 0,403 0,219 0,622 *
anziani (%) 0,055 0,045 0,100 ** 0,065 0,035 0,100 ***
Posti letto pro capite (log) 0,431 0,355 0,787 *** 0,388 0,211 0,598 ***
Superficie urbanizzata (%) -2,467 -2,030 -4,497 * -2,548 -1,386 -3,934 *
Sud (dummy) -0,962 -0,792 -1,754 *** -1,185 -0,645 -1,830 ***
Reddito pro capite(log) 2,439 2,007 4,446 ** 2,360 1,284 3,643 **
Mandato del sindaco (dummy) -0,465 -0,383 -0,848 ** -0,457 -0,249 -0,706 **
Campagna elettorale (dummy) -0,317 -0,261 -0,579 ° -0,327 -0,178 -0,505 °
Partito del sindaco: centro destra -0,394 -0,324 -0,717 -0,388 -0,211 -0,599
Partito del sindaco: centro sinistra 0,913 0,752 1,665 0,967 0,526 1,493
Partito del sindaco: lista civica 0,775 0,638 1,412 0,797 0,434 1,230
livello di significatività: ***0,001; **0,01; *0,05; ° 0,1
